PCL 计算USC并可视化

最新推荐文章于 2024-01-30 10:23:26 发布
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分类专栏： 点云进阶 文章标签： 3d c++ 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/121392314
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本文介绍了3D Shape Contexts（3DSC）及其改进版Unique Shape Context（USC）算法，用于3D点云特征描述。USC通过在每个特征点计算一个确定的描述子，提高了计算效率和内存利用率。文章详细阐述了USC的计算步骤，并引用相关文献。此外，还涵盖了USC在PCL库中的实现和结果展示。

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PCL 计算3DSC并可视化【2024最新版】
点云侠的博客
02-27 36万+
3D形状描述子，本文最近一次更新时间为：2024年10月10日。
PCL：实现计算USC并可视化（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-12 124
PCL：实现计算USC并可视化（附完整源码）
PCL-USC描述符
qq_34792438的博客
03-13 1162
PCL-学习-描述子-UniqueShapeContext1960
USC算法实验1 勇者斗恶龙
wjz0626的博客
05-22 498
在很久很久以前，地上有一个荣光的王国，在这个王国里，国民安居乐业，国王开明勤政。但是突然有一天，有一群恶龙入侵了这个美丽的国家。恶龙们一路杀到了这个国家的首都，王国岌岌可危。 在这个生死攸关的时刻，王国的总共 个勇者们聚集到了首都，在他们当中第 个勇者的能力值为 ,这代表这个勇者能够对恶龙造成 点伤害或者防御住恶龙 的攻击。 与此同时，王国的勇士们获得了恶龙们的情报：在城外总共有 条恶龙，第 条恶龙的防御力为 ，攻击力为 。幸运的是，恶龙们每次只会有一条来进攻首都。并且进攻的顺序...
微型计算机中的pcl是指,PCL中的特征区别 3DSC和SHOT，
weixin_29865333的博客
06-20 638
the USC descriptor is basically the 3D Shape Context descriptor (asdescribed in Frome et al. , "Recognizing Objects in Range Data UsingRegional Point Descriptors",where a different definition for the ...
pcl粒子群PSO计算平面度
最新发布
weixin_41674673的博客
01-30 556
1,初始化种群参数,粒子群规模,并随机生成a,b的值,因为平面点云数据中心化过,所以a,b的值尽量生成的小一点,我限制在(-1,1)之间;在求平面度的时候,LS对于数据量小的点云,比较适合.当数据量变大的时候,达到千万级的时候,LS就会崩,他所需要的矩阵会溢出,最后求出非常离谱的数值.这里采用粒子群来求超大数据量的点云平面度.实验一下,当数据量在百万级的时候,LS要快于PSO.当数据量在千万级的时候,PSO远远快于LS.4,迭代结束,输出最优解,输出最优解的平面度(适应度),看需求画图。
PCL_Doc.rar_pcl_pcl 点云拼接_点云 特征_点云提取_特征库
07-15
同时，PCL还提供了丰富的可视化工具，如PCLVisualizer，帮助用户直观地观察和理解处理结果。 总之，PCL_Doc.rar_pcl_pcl 点云拼接_点云 特征_点云提取_特征库这个资源涵盖了点云处理的多个重要方面，包括基本概念、...
《点云进阶》专栏文章目录
点云侠的博客
12-07 4363
点云进阶》专栏文章目录
PCL点云处理之基于平面的粗糙度计算（一百零四）
weixin_44329757的博客
02-13 804
算法主要对点云粗糙度这一常用的特征进行计算，具体达到以下效果：—>大家可以明显看出，树木和绿化带部分的粗糙度与路面形成明显区别。（由蓝到绿代表粗糙度由小变大）之前有写过一篇基于高程的粗糙度计算，但那种方法只对水平分布的点云有效，因此进一步选择局部点云的拟合平面作为基准，代替选择局部点云的平均高程作为基准的方法，这样计算得到的点云粗糙度更能反应点云的真实分布情况，对于其他方向分布的点云同样有效。
pcl最小二乘求点云平面度
weixin_41674673的博客
01-26 925
接下来求得所有点到该平面的距离(这里的距离要带方向,区分平面上下的点),将距平面上方一个最远的点和平面上方最远的点作差即可,也就是最大距离减去最小距离.该方法只适合点云数量在千万级以下的,在千万级以上的需要另做处理.解下来就是解线性方程的问题了,得到的解X就是平面系数.
评定平面度误差的算法
06-01
我找了很久，评定平面度误差的算法评定平面度误差的算法
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weixin_43896283的博客
11-05 318
PCL 计算USC（UniqueShapeContext）特征描述子
（SGPN）南加州大学 phd 王薇月：深度学习在点云分割中的应用 | 公开课视频内容分享总结
景墨轩
03-09 1375
（SGPN）南加州大学 phd 王薇月：深度学习在点云分割中的应用 | 公开课视频内容分享总结 本博客基于论文：SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation 论文作者：Weiyue Wang，Ronald Yu，Qiangui Huang，Ulrich Neumann 参考资料及...
一分钟详解PCL中点云配准技术
3D视觉工坊
07-27 3362
原文首发于微信公众号「3Ｄ视觉工坊」： 一分钟详解PCL中点云配准技术 本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。 一 PCL中点云配准技术的简单实现 在同一文件夹下，有测试数据文件monkey.ply，该文件是利用Blender创建的默认Monkey模型。 利用如下代码，将初始点云（图中绿色点云）...
PCL：点云特征描述子3D_object_recognition_(descriptors)
m0_37957160的博客
09-04 5048
翻译自该网站：
三维计算机视觉（五）--特征描述子
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PPF 机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置，姿态。图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了。而从三维场景中提取物体还有待研究。目前已有的思路是先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点-点的匹配。个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化。 　对于缺乏表面纹理信息，或局部曲率变化很小
3D特征描述子SHOT详解
weixin_30411239的博客
11-26 2117
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可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。在计算机科学领域，特别是在数据密集型的应用中，可视化为用户理解复杂数据集提供了直观的...
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